Desarrollo y
resultados
Antes de comenzar, instalamos y/o cargamos todos los paquetes
requeridos.
if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
library(pacman)
p_load(imager, wavethresh, ggplot2, dplyr, SpatialPack, waveslim, EBImage, stringr, jpeg)
Comenzamos cargando y visualizando las fotografías a emplear.
images_path <- list.files("./fotos", full.names = TRUE)
nombres_images <- str_remove_all(string = str_remove_all(string = images_path, pattern = "./fotos/"), pattern = "\\.JPG|\\.jpg")
images <- lapply(images_path, readJPEG) # Cargamos las imágenes
# Nota: cambie de load.image a readJPEG pq asi ya no hace falta usar el drop para quitar lo de cimg, sale bien directamente
names(images) <- nombres_images
# Rotamos algunas de las fotos para una visualización más uniforme
fotos_a_girar <- c("1", "2", "3", "4")
images_rotadas <- lapply(images[fotos_a_girar], aperm, perm = c(2, 1, 3))
for (i in fotos_a_girar) {
images_rotadas[[i]] < images_rotadas[[i]][dim(images_rotadas[[i]])[1]:1, , ]
}
images[fotos_a_girar] <- images_rotadas
rm(images_rotadas)
rm(fotos_a_girar)
# Visualizamos las imagenes originales
par(mfrow = c(2, 3), mar = c(1, 1, 1, 1))
for (img in nombres_images) {
display(Image(images[[img]], colormode = "Color"), method = "r")
}

Inclusión de ruido
sintético en las imágenes
# Definición de tipos de ruido
NOISE_TYPES <- list(
gaussian = list(
generator = function(channel, params) {
# Desviación estándar del ruido con un valor predeterminado
noise_std_dev <- params$std_dev %||% 0.5
# Generación de ruido gaussiano
noise <- array(
rnorm(length(channel), mean = 0, sd = noise_std_dev),
dim = dim(channel)
)
# Asegurar que los valores estén entre 0 y 1
pmax(0, pmin(1, channel + noise))
}
),
sinusoidal_high = list(
generator = function(channel, params) {
# Frecuencia y amplitud del ruido sinusoidal de alta frecuencia
frequency <- params$frequency %||% 25
amplitude <- params$amplitude %||% 0.2
# Generación de ruido sinusoidal
height <- dim(channel)[1]
width <- dim(channel)[2]
x <- seq(0, 2 * pi, length.out = width)
y <- seq(0, 2 * pi, length.out = height)
noise_grid <- outer(sin(x * frequency), sin(y * frequency))
# Aplicar el ruido
noise <- array(noise_grid * amplitude, dim = dim(channel))
pmax(0, pmin(1, channel + noise))
}
),
sinusoidal_low = list(
generator = function(channel, params) {
# Frecuencia y amplitud del ruido sinusoidal de baja frecuencia
frequency <- params$frequency %||% 2
amplitude <- params$amplitude %||% 0.2
# Generación de ruido sinusoidal
height <- dim(channel)[1]
width <- dim(channel)[2]
x <- seq(0, 2 * pi, length.out = width)
y <- seq(0, 2 * pi, length.out = height)
noise_grid <- outer(sin(x * frequency), sin(y * frequency))
# Aplicar el ruido
noise <- array(noise_grid * amplitude, dim = dim(channel))
pmax(0, pmin(1, channel + noise))
}
),
salt_pepper = list(
generator = function(channel, params) {
# Proporción de píxeles afectados por el ruido de sal y pimienta
epsilon <- params$epsilon %||% 0.2
# Generación de ruido
noise <- matrix(sample(c(0, 1, NA), length(channel), replace = TRUE, prob = c(epsilon / 2, epsilon / 2, 1 - epsilon)),
nrow = dim(channel)[1], ncol = dim(channel)[2]
)
channel[!is.na(noise)] <- noise[!is.na(noise)]
channel
}
),
gamma = list(
generator = function(channel, params) {
# Ruido multiplicativo gamma con parámetro de dispersión
looks <- params$looks %||% 2
noise <- array(rgamma(length(channel), shape = looks, scale = 1 / looks), dim = dim(channel))
pmax(0, pmin(1, channel * noise))
}
),
uniform_multiplicative = list(
generator = function(channel, params) {
# Ruido multiplicativo uniforme
looks <- params$looks %||% 2
noise_channel <- SpatialPack::imnoise(
img = channel,
type = "speckle",
looks = looks
)
pmax(0, pmin(1, noise_channel))
}
)
)
# Función para añadir ruido a una imagen
add_noise_to_image <- function(image_name, noise_type, noise_params = list(),plot=FALSE) {
# Verificar si la imagen existe en la lista
if (!image_name %in% names(images)) {
stop("La imagen con este nombre no se encuentra en la lista 'images'")
}
# Verificar el tipo de ruido
if (!noise_type %in% names(NOISE_TYPES)) {
stop(
"El tipo de ruido es desconocido. Tipos disponibles: ",
paste(names(NOISE_TYPES), collapse = ", ")
)
}
# Obtener la imagen original de la lista
original_image <- images[[image_name]]
# Convertir la imagen a un array si es necesario
image_array <- as.array(original_image)
# Aplicar ruido a cada canal
noisy_channels <- lapply(1:3, function(i) {
channel <- image_array[, , i]
NOISE_TYPES[[noise_type]]$generator(channel, noise_params)
})
# Crear la imagen con ruido
noisy_image_array <- array(
unlist(noisy_channels),
dim = dim(image_array)
)
# Visualizar si se ha indicado
if (plot == TRUE){
layout(matrix(1:2, 1, 2))
plot(Image(original_image, colormode = "Color"))
title("Original")
plot(Image((noisy_image_array), colormode = "Color"))
title(paste("Ruido:", noise_type))}
return(noisy_image_array)
}
# Aplicar los diferentes tipos de ruido a cada imagen
#add_noise_to_image("1", "gaussian", list(std_dev = 0.3))
#add_noise_to_image("2", "sinusoidal_high", list(frequency = 25, amplitude = 0.2))
#add_noise_to_image("3", "sinusoidal_low", list(frequency = 2, amplitude = 0.2))
#add_noise_to_image("4", "salt_pepper", list(epsilon = 0.1))
#add_noise_to_image("5", "gamma", list(looks = 2))
#add_noise_to_image("5", "uniform_multiplicative", list(looks = 2))
Función imwd
Función para hacer cuadrada la imagen.
Para aplicar el algoritmo de Deformación Iterativa de Mallat (IMWD),
es necesario que la imagen tenga una forma cuadrada. Dado que muchas
imágenes no son cuadradas, es necesario convertirlas antes de aplicar el
algoritmo.
A continuación, se presenta una función de pre-procesamiento, que
ajusta cualquier imagen rectangular a un tamaño cuadrado, manteniendo
sus proporciones originales al agregar relleno (fondo blanco) si es
necesario. Esta transformación asegura que la imagen sea compatible con
el algoritmo IMWD.
hacer_cuadrada_potencia_2 <- function(imagen) {
n_filas <- dim(imagen)[1]
n_columnas <- dim(imagen)[2]
nuevo_tamano <- max(n_filas, n_columnas)
siguiente_potencia_2 <- 2^ceiling(log2(nuevo_tamano))
imagen_cuadrada <- array(0, dim = c(siguiente_potencia_2, siguiente_potencia_2, dim(imagen)[3]))
imagen_cuadrada[1:n_filas, 1:n_columnas, ] <- imagen
return(imagen_cuadrada)
}
Cargar imagenes en la función cuadrada
Aplicamos la función en 3 fotos
fotos_cuadradas <- lapply(imagen_noise, hacer_cuadrada_potencia_2)
Imagen Original

[1] "1 Noise: gaussian"
[1] "2 Noise: gamma"

[1] "3 Noise: unif"


Cuando uso fotos de mayor calidad solo acepta hasta 2, con 3 aparece
esto: Error: vector memory limit of 16.0 Gb reached, see
mem.maxVSize()
El umbral “universal”, propuesta por Donoho y Johnstone, es un método
utilizado en la eliminación de ruido en señales e imágenes mediante
transformadas de wavelet. Esta estrategia calcula el umbral aplicado a
los coeficientes de wavelet en función del tamaño de la señal y una
estimación del nivel de ruido. La fórmula del umbral “universal” es
\[ \sigma \sqrt{2 \log n}\] donde
\(\sigma\) es una estimación del ruido
y n es el número de muestras o elementos de la señal.
Imagenes sin ruido
Error in slot(prueba, ".Data")[1:1600, 1:1066, , drop = FALSE] :
subscript out of bounds
Ruido gaussiano
Imagen con ruido Gaussiano original
Imagen Cortada sin filtro
Ajusta el contraste de la imagen, incrementando la diferencia
entre los píxeles claros y oscuros.
Imagen con filtro paso alto
Función denoise…
---
title: "Eliminación de ruido en imágenes con wavelets."
subtitle: "Análisis de señales"
author: "Grupo E: Alejandra Venegas, Rebeca Company, Marta Medina, Alejandro Cornelio y Ilia Zhigarev."
date: "`r Sys.Date()`"
output:
  html_document:
    echo: true
    number_sections: true
    theme: lumen
    toc: true
  pdf_document:
    toc: true
    toc_depth: 3
    number_sections: true
  bookdown::pdf_document2:
    toc: true
    toc_depth: 3
    number_sections: true
    figure_caption: "Figura" # Referencias en castellano
    table_caption: "Tabla"
  html_notebook:
    echo: true
    number_sections: true
    toc: true
  bookdown::html_document2:
    echo: true
    number_sections: true
    theme: spacelab
    toc: true
    figure_caption: "Figura"
    table_caption: "Tabla"
always_allow_html: true
params:
  lang: ES
lang: "`r switch(params$lang, ES = 'es-ES', EN = 'en-US')`"
language:
  label:
    fig: 'Figura '
    tab: 'Tabla '
    eq: 'Ecuación '
    thm: 'Teorema '
    lem: 'Lema '
    def: 'Definición '
    cor: 'Corolario '
    prp: 'Proposición '
    exm: 'Ejemplo '
    exr: 'Ejercicio '
    proof: 'Demostración. '
    remark: 'Nota: '
    solution: 'Solución. '
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
rm(list = ls())
```

# Introducción

# Fundamento teórico: eliminación de ruido con wavelets

# Funciones de programacion empleadas

# Desarrollo y resultados

Antes de comenzar, instalamos y/o cargamos todos los paquetes requeridos.
```{r, message = FALSE}
if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
library(pacman)
p_load(imager, wavethresh, ggplot2, dplyr, SpatialPack, waveslim, EBImage, stringr, jpeg)
```

Comenzamos cargando y visualizando las fotografías a emplear.
```{r}
images_path <- list.files("./fotos", full.names = TRUE)

nombres_images <- str_remove_all(string = str_remove_all(string = images_path, pattern = "./fotos/"), pattern = "\\.JPG|\\.jpg")

images <- lapply(images_path, readJPEG) # Cargamos las imágenes

# Nota: cambie de load.image a readJPEG pq asi ya no hace falta usar el drop para quitar lo de cimg, sale bien directamente
names(images) <- nombres_images
```

```{r}
# Rotamos algunas de las fotos para una visualización más uniforme
fotos_a_girar <- c("1", "2", "3", "4")
images_rotadas <- lapply(images[fotos_a_girar], aperm, perm = c(2, 1, 3))


for (i in fotos_a_girar) {
  images_rotadas[[i]] < images_rotadas[[i]][dim(images_rotadas[[i]])[1]:1, , ]
}

images[fotos_a_girar] <- images_rotadas
rm(images_rotadas)
rm(fotos_a_girar)
```


```{r}
# Visualizamos las imagenes originales

par(mfrow = c(2, 3), mar = c(1, 1, 1, 1))

for (img in nombres_images) {
  display(Image(images[[img]], colormode = "Color"), method = "r")
}
```

## Inclusión de ruido sintético en las imágenes

```{r, fig.height = 4}
# Definición de tipos de ruido

NOISE_TYPES <- list(
  gaussian = list(
    generator = function(channel, params) {
      # Desviación estándar del ruido con un valor predeterminado
      noise_std_dev <- params$std_dev %||% 0.5

      # Generación de ruido gaussiano
      noise <- array(
        rnorm(length(channel), mean = 0, sd = noise_std_dev),
        dim = dim(channel)
      )

      # Asegurar que los valores estén entre 0 y 1
      pmax(0, pmin(1, channel + noise))
    }
  ),
  sinusoidal_high = list(
    generator = function(channel, params) {
      # Frecuencia y amplitud del ruido sinusoidal de alta frecuencia
      frequency <- params$frequency %||% 25
      amplitude <- params$amplitude %||% 0.2

      # Generación de ruido sinusoidal
      height <- dim(channel)[1]
      width <- dim(channel)[2]
      x <- seq(0, 2 * pi, length.out = width)
      y <- seq(0, 2 * pi, length.out = height)
      noise_grid <- outer(sin(x * frequency), sin(y * frequency))

      # Aplicar el ruido
      noise <- array(noise_grid * amplitude, dim = dim(channel))
      pmax(0, pmin(1, channel + noise))
    }
  ),
  sinusoidal_low = list(
    generator = function(channel, params) {
      # Frecuencia y amplitud del ruido sinusoidal de baja frecuencia
      frequency <- params$frequency %||% 2
      amplitude <- params$amplitude %||% 0.2

      # Generación de ruido sinusoidal
      height <- dim(channel)[1]
      width <- dim(channel)[2]
      x <- seq(0, 2 * pi, length.out = width)
      y <- seq(0, 2 * pi, length.out = height)
      noise_grid <- outer(sin(x * frequency), sin(y * frequency))

      # Aplicar el ruido
      noise <- array(noise_grid * amplitude, dim = dim(channel))
      pmax(0, pmin(1, channel + noise))
    }
  ),
  salt_pepper = list(
    generator = function(channel, params) {
      # Proporción de píxeles afectados por el ruido de sal y pimienta
      epsilon <- params$epsilon %||% 0.2

      # Generación de ruido
      noise <- matrix(sample(c(0, 1, NA), length(channel), replace = TRUE, prob = c(epsilon / 2, epsilon / 2, 1 - epsilon)),
        nrow = dim(channel)[1], ncol = dim(channel)[2]
      )
      channel[!is.na(noise)] <- noise[!is.na(noise)]
      channel
    }
  ),
  gamma = list(
    generator = function(channel, params) {
      # Ruido multiplicativo gamma con parámetro de dispersión
      looks <- params$looks %||% 2
      noise <- array(rgamma(length(channel), shape = looks, scale = 1 / looks), dim = dim(channel))
      pmax(0, pmin(1, channel * noise))
    }
  ),
  uniform_multiplicative = list(
    generator = function(channel, params) {
      # Ruido multiplicativo uniforme
      looks <- params$looks %||% 2
      noise_channel <- SpatialPack::imnoise(
        img = channel,
        type = "speckle",
        looks = looks
      )
      pmax(0, pmin(1, noise_channel))
    }
  )
)

# Función para añadir ruido a una imagen
add_noise_to_image <- function(image_name, noise_type, noise_params = list(),plot=FALSE) {
  # Verificar si la imagen existe en la lista
  if (!image_name %in% names(images)) {
    stop("La imagen con este nombre no se encuentra en la lista 'images'")
  }

  # Verificar el tipo de ruido
  if (!noise_type %in% names(NOISE_TYPES)) {
    stop(
      "El tipo de ruido es desconocido. Tipos disponibles: ",
      paste(names(NOISE_TYPES), collapse = ", ")
    )
  }

  # Obtener la imagen original de la lista
  original_image <- images[[image_name]]

  # Convertir la imagen a un array si es necesario
  image_array <- as.array(original_image)

  # Aplicar ruido a cada canal
  noisy_channels <- lapply(1:3, function(i) {
    channel <- image_array[, , i]
    NOISE_TYPES[[noise_type]]$generator(channel, noise_params)
  })

  # Crear la imagen con ruido
  noisy_image_array <- array(
    unlist(noisy_channels),
    dim = dim(image_array)
  )

 # Visualizar si se ha indicado
  if (plot == TRUE){
  layout(matrix(1:2, 1, 2))
  plot(Image(original_image, colormode = "Color"))
  title("Original")
  plot(Image((noisy_image_array), colormode = "Color"))
  title(paste("Ruido:", noise_type))}
  
  return(noisy_image_array)
}

```


```{r}

# Aplicar los diferentes tipos de ruido a cada imagen
#add_noise_to_image("1", "gaussian", list(std_dev = 0.3))
#add_noise_to_image("2", "sinusoidal_high", list(frequency = 25, amplitude = 0.2))
#add_noise_to_image("3", "sinusoidal_low", list(frequency = 2, amplitude = 0.2))
#add_noise_to_image("4", "salt_pepper", list(epsilon = 0.1))
#add_noise_to_image("5", "gamma", list(looks = 2))
#add_noise_to_image("5", "uniform_multiplicative", list(looks = 2))
```


## Función imwd

```{r,echo=FALSE}
# agregar ruido a imagenes
gaussian_noise_5<-add_noise_to_image("5", "gaussian", list(std_dev = 0.5))
gamma_noise_5<-add_noise_to_image("5", "gamma", list(looks = 2))
unif_noise_5<-add_noise_to_image("5", "uniform_multiplicative", list(looks = 2))
```



```{r,echo=FALSE}
#probar con 3 
imagen_noise <- list(gaussian_noise_5, gamma_noise_5, unif_noise_5)
names(imagen_noise) <- c('1 Noise: gaussian', '2 Noise: gamma', '3 Noise: unif')

```


**Función para hacer cuadrada la imagen.**

Para aplicar el algoritmo de Deformación Iterativa de Mallat (IMWD), es necesario que la imagen tenga una forma cuadrada. Dado que muchas imágenes no son cuadradas, es necesario convertirlas antes de aplicar el algoritmo.

A continuación, se presenta una función de pre-procesamiento, que ajusta cualquier imagen rectangular a un tamaño cuadrado, manteniendo sus proporciones originales al agregar relleno (fondo blanco) si es necesario. Esta transformación asegura que la imagen sea compatible con el algoritmo IMWD.

```{r}
hacer_cuadrada_potencia_2 <- function(imagen) {
  n_filas <- dim(imagen)[1]
  n_columnas <- dim(imagen)[2]
  
  nuevo_tamano <- max(n_filas, n_columnas)
  
  siguiente_potencia_2 <- 2^ceiling(log2(nuevo_tamano))
  
  imagen_cuadrada <- array(0, dim = c(siguiente_potencia_2, siguiente_potencia_2, dim(imagen)[3])) 
  
  imagen_cuadrada[1:n_filas, 1:n_columnas, ] <- imagen
  
  return(imagen_cuadrada)
}

```


Cargar imagenes en la función cuadrada



Aplicamos la función en 3 fotos
```{r}
fotos_cuadradas <- lapply(imagen_noise, hacer_cuadrada_potencia_2)
```

Imagen Original

```{r,echo=FALSE}
i=5
EBImage::display(Image(images[[i]], colormode = 'Color'), method = 'r')

```



```{r,echo=FALSE}
for(i in c(1:3)){
print(names(fotos_cuadradas)[i])
print(' ')
EBImage::display(Image(fotos_cuadradas[[i]], colormode = 'Color'), method = 'r')
}
```

Cuando uso fotos de mayor calidad solo acepta hasta 2, con 3 aparece esto:
Error: vector memory limit of 16.0 Gb reached, see mem.maxVSize()



El umbral "universal", propuesta por Donoho y Johnstone, es un método utilizado en la eliminación de ruido en señales e imágenes mediante transformadas de wavelet. Esta estrategia calcula el umbral aplicado a los coeficientes de wavelet en función del tamaño de la señal y una estimación del nivel de ruido. La fórmula del umbral "universal" es $$ \sigma \sqrt{2 \log n}$$ donde $\sigma$ es una estimación del ruido y n es el número de muestras o elementos de la señal.




```{r,echo=FALSE}
procesar_imagen_wavelet <- function(foto, tipo = "hard", policy = "universal") {
  lwd <- lapply(1:3, function(canal) {
    wavethresh::imwd(foto[,,canal])  
  })
  
  # 2. Aplicamos el umbral a los coeficientes de la transformada wavelet
  lwd_threshold <- lapply(lwd, function(canal_wd) {
    niveles <- canal_wd$nlevels
    wavethresh::threshold(canal_wd, levels = 3:(niveles-1), type = tipo, policy = policy)
  })
  
  # 3. Aplicamos la transformada wavelet inversa a cada canal umbralizado
  ilwd <- lapply(lwd_threshold, function(canal_umbralizado) {
    wavethresh::imwr(canal_umbralizado)  # Transformada wavelet inversa
  })
  
  # 4. Reconstruir la imagen combinando los tres canales procesados
  imagen_reconstruida <- abind::abind(ilwd[[1]], ilwd[[2]], ilwd[[3]], along = 3)
  
  # Convertimos la imagen reconstruida en un objeto 'Image' de EBImage
  imagen <- Image(imagen_reconstruida, colormode = 'Color')
  
  return(imagen)
}

```

**Imagenes sin ruido**
```{r,echo=FALSE}
#mem.maxVSize(32 * 1024^3) 
for(i in c(1:3)){
prueba<-procesar_imagen_wavelet(fotos_cuadradas[[i]], tipo = "hard", policy = "universal")
print(names(fotos_cuadradas)[i])
EBImage::display(prueba, method = 'r', title = 'Imagen Wavelet sin ruido')
}
```





*Ruido gaussiano*
```{r,echo=FALSE}
library(magick)
prueba<-procesar_imagen_wavelet(fotos_cuadradas[[1]], tipo = "hard", policy = "universal")
img_raster <- as.raster(prueba)
img_magick <- image_read(img_raster)

```


Imagen con ruido Gaussiano original

1. Imagen Cortada sin filtro

2. Ajusta el contraste de la imagen, incrementando la diferencia entre los píxeles claros y oscuros.

3. Imagen con filtro paso alto


```{r,echo=FALSE}
imagen_cortada<-image_crop(img_magick, "1300x1200")

kernel_paso_alto<-matrix(c(0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0),nrow=3,ncol=3)

filtrada_alto<-image_convolve(imagen_cortada,kernel_paso_alto)

concontraste<-image_contrast(imagen_cortada)

imagen_cortada <- image_annotate(imagen_cortada, "Imagen Cortada", size = 50, color = "white", location = "+10+10")
concontraste <- image_annotate(concontraste, "Con Contraste", size = 50, color = "white", location = "+10+10")
filtrada_alto <- image_annotate(filtrada_alto, "Filtrada Alto", size = 50, color = "white", location = "+10+10")

# Combinar las imágenes horizontalmente
imagen_combinada <- image_append(c(imagen_cortada, concontraste, filtrada_alto))

EBImage::display(Image(fotos_cuadradas[[1]], colormode = 'Color'), method = 'r')

# Mostrar la imagen combinada
print(imagen_combinada)
```




## Función denoise...

# Conclusiones
